KR101595547B1

KR101595547B1 - Inspection method

Info

Publication number: KR101595547B1
Application number: KR1020100115919A
Authority: KR
Inventors: 황봉하
Original assignee: 주식회사 고영테크놀러지
Priority date: 2010-11-20
Filing date: 2010-11-20
Publication date: 2016-02-18
Also published as: CN102564345A; DE102011086469B4; DE102011086469A1; US20120128231A1; CN102564345B; TWI551857B; KR20120054689A; JP2012112951A; JP5715033B2; TW201233998A; US9092843B2

Abstract

기판을 검사하기 위하여, 먼저 기판 상에 측정영역을 설정하고, 이어서 측정영역에 대한 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득한다. 다음으로, 측정영역 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록 단위의 복수의 특징블록들을 설정하고, 특징블록들 중 오버랩되는 특징블록들을 병합하여 병합블록을 설정한다. 이어서, 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 병합블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하고, 왜곡량을 보상하여 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정한다. 이에 따라, 왜곡을 보상한 정확한 검사영역을 설정할 수 있다.To inspect the substrate, first a measurement area is set on the substrate, and then reference data and measurement data for the measurement area are obtained. Next, a plurality of feature blocks in block units are set so as to include a predetermined shape in the measurement area, and merged blocks are set by merging overlapped feature blocks among the feature blocks. Next, the reference data corresponding to the feature block and / or the merged block other than the merge block are compared with the measurement data to acquire the distortion amount, and the distortion amount is compensated to set the inspection area in the target measurement area. Thus, it is possible to set an accurate inspection region compensating for the distortion.

Description

검사방법{INSPECTION METHOD}{INSPECTION METHOD}

본 발명은 검사방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기판의 검사방법에 관한 것이다.The present invention relates to an inspection method, and more particularly, to a method of inspecting a substrate.

일반적으로, 전자장치 내에는 적어도 하나의 인쇄회로기판(printed circuit board; PCB)이 구비되며, 이러한 인쇄회로기판 상에는 회로 패턴, 연결 패드부, 상기 연결 패드부와 전기적으로 연결된 구동칩 등 다양한 회로 소자들이 실장되어 있다. In general, at least one printed circuit board (PCB) is provided in an electronic device, and various circuit elements such as a circuit pattern, a connection pad portion, a driving chip electrically connected to the connection pad portion, Respectively.

일반적으로, 상기와 같은 다양한 회로 소자들이 상기 인쇄회로기판에 제대로 형성 또는 배치되었는지 확인하기 위하여 형상 측정장치가 사용된다.In general, a shape measuring device is used to check whether various circuit elements as described above are properly formed or disposed on the printed circuit board.

종래의 형상 측정장치는 소정의 측정영역을 설정하여, 상기 측정영역 내에서 소정의 회로 소자가 제대로 형성되어 있는지를 검사한다. 종래의 측정영역 설정방법에서는, 단순히 이론적으로 회로 소자가 존재하여야 할 영역을 측정영역으로 설정한다.The conventional shape measuring apparatus sets a predetermined measurement area and checks whether a predetermined circuit element is properly formed in the measurement area. In the conventional measurement area setting method, an area in which a circuit element should theoretically merely be set as a measurement area.

측정영역은 측정을 원하는 위치에 정확히 설정되어야 측정을 요하는 회로 소자의 측정이 제대로 수행될 수 있지만, 인쇄회로기판과 같은 측정 대상물은 베이스 기판의 휨(warp), 뒤틀림(distortion) 등의 왜곡이 발생할 수 있으므로, 종래의 측정영역은 측정을 원하는 위치에 정확히 설정되지 못하고, 촬영부의 카메라에서 획득하는 이미지는 이론적으로 회로 소자가 존재하는 위치와 일정한 차이가 발생하는 문제점이 있다.The measurement area must be precisely set at a desired position so that measurement of a circuit element requiring measurement can be performed properly. However, a measurement object such as a printed circuit board is distorted such as warp and distortion of the base substrate The conventional measurement area can not be accurately set at a desired position and the image obtained by the camera of the photographing part is theoretically different from the position where the circuit element exists.

따라서, 상기와 같은 측정 대상물의 왜곡을 적절히 보상한 측정영역을 설정할 필요성이 요청된다.Therefore, it is required to set a measurement area that appropriately compensates for the distortion of the measurement object as described above.

따라서, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 측정 대상물의 왜곡을 보상한 검사영역을 설정할 수 있고, 오인될 가능성이 제거된 보다 정확한 특징객체를 선별할 수 있는 검사방법을 제공하는 것이다.Accordingly, an object of the present invention is to provide an inspection method capable of setting an inspection region compensating for distortion of an object to be measured, and capable of selecting a more accurate feature object from which the possibility of misunderstanding is eliminated.

본 발명의 예시적인 일 실시예에 따라 기판을 검사하기 위하여, 먼저 기판 상에 측정영역을 설정하고, 이어서 상기 측정영역에 대한 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득한다. 다음으로, 상기 측정영역 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록(block) 단위의 복수의 특징블록들을 설정하고, 상기 특징블록들 중 오버랩(overlap)되는 특징블록들을 병합(merge)하여 병합블록을 설정한다. 이어서, 상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하고, 상기 왜곡량을 보상하여 상기 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정한다.To inspect a substrate in accordance with an exemplary embodiment of the present invention, first a measurement area is set on a substrate, and then reference data and measurement data for the measurement area are obtained. Next, a plurality of feature blocks in a block unit are set to include a predetermined shape in the measurement area, and the feature blocks overlapping the feature blocks are merged to set a merge block . Next, the distortion amount is obtained by comparing the measurement data with the reference data corresponding to the feature block and / or the merged block other than the merged block, and the distortion amount is compensated to set the inspection area in the target measurement area.

일 실시예로, 상기 측정영역 내의 소정의 형상은, 굽은 패턴 및 홀 패턴 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In one embodiment, the predetermined shape in the measurement area may include at least one of a curved pattern and a hole pattern.

상기 측정영역 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록을 단위로 하여 복수의 특징블록들을 설정하는 단계는, 상기 소정의 형상에 대응하는 굽은 회로 패턴의 코너(corner)의 위치를 찾는 단계 및 상기 굽은 회로 패턴의 코너의 마진(margin) 영역을 설정하여 상기 마진 영역에 의해 정의되는 특징블록들을 설정하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 상기 특징블록들 중 오버랩되는 특징블록들을 병합하여 병합블록을 설정하는 단계는, 상기 오버랩되는 특징블록들의 마진 영역들을 병합하는 단계 및 상기 병합된 마진 영역들의 최소 사각형을 추출하여 병합블록을 설정할 수 있다.Wherein the step of setting a plurality of feature blocks in units of blocks including a predetermined shape in the measurement region includes the steps of finding a position of a corner of a curved circuit pattern corresponding to the predetermined shape, And setting a margin area of a corner of the margin area to set feature blocks defined by the margin area. The step of merging the feature blocks overlapped among the feature blocks to set the merging block may include merging the margin regions of the overlapping feature blocks and extracting the minimum rectangle of the merged margin regions to set the merging block .

상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하는 단계는, 상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록 중에서 비교용 블록을 추출하는 단계 및 상기 추출된 비교용 블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.The step of comparing the measurement data with the reference data corresponding to the feature block and / or the merge block other than the merge block to obtain the distortion amount may further comprise the steps of: comparing the feature block other than the merge block and / And comparing the measured data with the reference data corresponding to the extracted comparison block to obtain a distortion amount.

일 실시예로, 상기 비교용 블록은 복수로 추출될 수 있고, 상기 비교용 블록들은 상기 측정영역 내에 고르게 분포하도록 추출될 수 있다.In one embodiment, the comparison block may be extracted as a plurality of blocks, and the comparison blocks may be extracted to be evenly distributed in the measurement area.

다른 실시예로, 상기 비교용 블록은 복수로 추출될 수 있고, 상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록 중에서, 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 형상이 일치하는 블록에 높은 스코어가 부여될 수 있으며, 상기 비교용 블록은 상기 스코어를 기초로 추출될 수 있다.In another embodiment, the comparison block may be extracted as a plurality of blocks, and among the feature blocks other than the merge block and / or the merge block, the reference data and the measurement data are compared with each other, And the comparison block can be extracted based on the score.

한편, 상기 왜곡량은 상기 비교용 블록에 대응하는 상기 기준 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 정량화된 변환 공식으로 획득될 수 있으며, 상기 정량화된 변환 공식은, 상기 비교용 블록에 대한 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 획득된 위치 변화, 기울기 변화, 크기 변화 및 변형도 중 적어도 하나 이상을 이용하여 정의될 수 있다.The distortion amount may be obtained by a quantified transformation formula between the reference data and the measurement data corresponding to the comparison block, and the quantized transformation formula may be calculated by using the reference data for the comparison block and the reference data for the comparison block, A gradient change, a magnitude change, and a strain map obtained by comparing the measured data with each other.

상기 블록 단위의 복수의 특징블록들의 상기 소정의 형상은 주변의 형상에 의한 오인가능성이 제거되도록 2차원 구분자를 가질 수 있다.And the predetermined shape of the plurality of feature blocks in the block unit may have a two-dimensional delimiter such that the possibility of misunderstanding due to the shape of the surroundings is removed.

본 발명에 따르면, 기판 상에 설정된 측정영역 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록 단위의 특징블록들을 설정하고 상기 특징블록들 중 오버랩되는 특징블록들을 병합하여 병합블록을 설정하여, 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하고 보상함으로써 보다 정확하게 검사영역을 설정할 수 있다.According to the present invention, feature blocks in a block unit are set to include a predetermined shape within a measurement area set on a substrate, feature blocks overlapping among the feature blocks are merged to set a merging block, It is possible to more precisely set the inspection area by obtaining and compensating the distortion amount.

또한, 오버랩되는 특징블록들이 병합되어 유사한 형상들 사이에서 오인될 가능성을 제거함으로써 보다 정확한 특징객체를 선별할 수 있다.In addition, more accurate feature objects can be selected by eliminating the possibility that the overlapping feature blocks are merged and misidentified between similar shapes.

또한, 특징블록들을 기판상에 고르게 분포한 후 왜곡량을 획득하고 보상함으로써 보다 정확하게 검사영역을 설정 할 수 있다.In addition, it is possible to set the inspection region more accurately by acquiring and compensating the distortion amount after uniformly distributing the feature blocks on the substrate.

또한, 상기와 같이 설정된 측정영역을 기초로 부품의 불량 검사 등의 작업을 수행할 수 있으므로, 보다 정확히 상기 기판의 불량 여부 등을 판단할 수 있다.In addition, since it is possible to perform an operation such as defect inspection on the basis of the measurement area set as described above, it is possible to more accurately determine whether or not the substrate is defective.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 검사방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2는 도 1의 검사방법에서 기준 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이다.
도 3은 도 1의 검사방법에서 측정 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이다.1 is a flowchart illustrating an inspection method according to an embodiment of the present invention.
2 is a plan view showing an example of reference data in the inspection method of FIG.
3 is a plan view showing an example of measurement data in the inspection method of FIG.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The present invention is capable of various modifications and various forms, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the text. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular forms disclosed, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다. The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprising" or "having ", and the like, are intended to specify the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs.

일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the relevant art and are to be interpreted as ideal or overly formal in meaning unless explicitly defined in the present application Do not.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the preferred embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 검사방법을 나타낸 흐름도이고, 도 2는 도 1의 검사방법에서 기준 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이며, 도 3은 도 1의 검사방법에서 측정 데이터의 일 예를 나타낸 평면도이다.FIG. 1 is a flowchart illustrating an inspection method according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a plan view illustrating an example of reference data in the inspection method of FIG. 1, FIG. Fig.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 왜곡이 보상된 검사영역을 설정하기 위하여, 먼저 기판 상에 측정영역(FOV)을 설정한다(S110).Referring to FIGS. 1 to 3, in order to set a distortion-compensated inspection area according to an embodiment of the present invention, a measurement area (FOV) is first set on a substrate (S110).

상기 측정영역(FOV)은 상기 기판을 불량 여부를 검사하기 위하여 상기 기판 상에 설정된 소정의 영역을 의미하며, 예를 들어, 3차원 형상 측정장치와 같은 검사장비에 장착된 카메라의 촬영 범위(field of view)를 기준으로 설정될 수 있다.The measurement area (FOV) means a predetermined area set on the substrate for inspecting the substrate. For example, the measurement area (FOV) of view).

이어서, 상기 측정영역(FOV)에 대한 기준 데이터(RI) 및 측정 데이터(PI)를 획득한다(S120).Next, the reference data RI and the measurement data PI for the measurement area FOV are obtained (S120).

상기 기준 데이터(RI)는, 예를 들면 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 기판에 대한 이론적인 평면 이미지일 수 있다. 일 실시예로, 상기 기준 데이터(RI)는 상기 기판에 대한 형상을 기록한 캐드(CAD)정보나 거버(gerber)정보로부터 획득될 수 있다. 상기 캐드정보나 거버정보는 상기 기판의 설계 기준정보를 포함하며, 일반적으로 패드(10), 회로 패턴(30), 홀 패턴(40) 등에 관한 배치정보를 포함한다.The reference data RI may be a theoretical plane image for the substrate, for example, as shown in Fig. In one embodiment, the reference data RI may be obtained from CAD information or gerber information on the shape of the substrate. The CAD information and the gerber information include design basis information of the substrate and generally include layout information about the pad 10, the circuit pattern 30, the hole pattern 40, and the like.

다른 실시예로, 상기 기준 데이터(RI)는 학습모드에 의해 얻어진 학습정보로부터 획득될 수 있다. 상기 학습모드는 예를 들면 데이터베이스에서 기판정보를 검색하여 상기 데이터베이스 검색 결과 기판정보가 없으면 베어기판의 학습을 실시하고, 이어서 상기 베어기판의 학습이 완료되어 베어기판의 패드 및 배선정보 등과 같은 기판정보가 산출되면 상기 기판정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 방식 등과 같이 구현될 수 있다. 즉, 상기 학습모드에서 인쇄회로기판의 베어기판을 학습하여 인쇄회로기판의 설계 기준정보가 획득되며, 상기 학습모드를 통하여 학습정보를 획득함으로써 상기 기준 데이터(RI)를 획득할 수 있다.In another embodiment, the reference data RI may be obtained from the learning information obtained by the learning mode. In the learning mode, for example, the substrate information is retrieved from the database, and if there is no substrate information as a result of the database search, the learning of the bare substrate is performed. Then, after the learning of the bare substrate is completed, A method of storing the substrate information in the database, and the like. That is, the design reference information of the printed circuit board is learned by learning the bare board of the printed circuit board in the learning mode, and the reference data RI can be obtained by acquiring the learning information through the learning mode.

상기 측정 데이터(PI)는, 예를 들면 도 3에 도시된 바와 같이, 기판 상에 실장된 부품(20), 터미널(22), 부품에 형성된 극성 표시(24), 회로 패턴(30), 홀(42) 등이 나타나 있는 실제 인쇄회로기판의 촬영 이미지일 수 있다. 도 3에 도시된 상기 측정 데이터(PI)는 상기 부품(20) 등의 추가적인 구성이 나타나는 점을 제외하면 도 2에 도시된 상기 기준 데이터(RI)와 동일한 이미지를 갖는 것으로 도시되어 있으나, 실제로는 기판의 휨, 뒤틀림 등에 의하여 상기 기준 데이터(RI)에 비하여 왜곡되어 있다.3, the measurement data PI includes a component 20 mounted on a substrate, a terminal 22, a polarity indication 24 formed on the component, a circuit pattern 30, An image of the actual printed circuit board on which the image 42 is displayed. The measurement data PI shown in FIG. 3 is shown to have the same image as the reference data RI shown in FIG. 2 except that the additional configuration of the component 20 or the like is shown. Is distorted compared to the reference data (RI) due to warpage, warpage or the like of the substrate.

일 실시예로, 상기 측정 데이터(PI)는 상기 검사장비의 조명부를 이용하여 상기 측정영역(FOV)에 광을 조사하고, 상기 조사된 광의 반사 이미지를 상기 검사장비에 장착된 카메라를 이용하여 촬영함으로써 획득될 수 있다. 다른 실시예로, 상기 측정 데이터(PI)는 상기 검사장비의 격자패턴 조명부를 이용하여 상기 측정영역(FOV)에 격자패턴광을 조사하고, 상기 조사된 격자패턴광의 반사 이미지를 촬영하여 3차원 형상에 관한 데이터를 획득한 후, 상기 3차원 형상에 관한 데이터를 평균화함으로써 획득될 수 있다.In one embodiment, the measurement data (PI) illuminates the measurement area (FOV) using an illumination unit of the inspection equipment, and the reflected image of the irradiated light is photographed using a camera mounted on the inspection equipment &Lt; / RTI > In another embodiment, the measurement data PI may be obtained by irradiating a grating pattern light to the measurement area FOV using a grating pattern illumination unit of the inspection equipment, photographing a reflection image of the irradiated grating pattern light, , And then averaging the data regarding the three-dimensional shape.

이어서, 상기 측정영역(FOV) 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록(block) 단위의 복수의 특징블록(feature block)들을 설정한다(S130).Then, a plurality of feature blocks in a block unit are set to include a predetermined shape in the measurement area (FOV) (S130).

후술되는 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 비교하여 왜곡량을 획득하기 위하여는 비교 대상이 필요하며, 상기 비교 대상은 특징객체로 정의된다. 본 단계에서, 상기 특징객체는 블록 단위의 특징블록으로 설정된다.In order to obtain the distortion amount by comparing the reference data RI with the measurement data PI described later, a comparison object is required, and the comparison object is defined as a feature object. In this step, the feature object is set as a feature block of a block unit.

상기 블록 단위의 복수의 특징블록들의 상기 소정의 형상은 주변의 형상에 의한 오인 가능성이 제거되도록 2차원 평면을 정의할 수 있는 2차원 구분자를 가질 수 있다. 예를 들면, 상기 특징블록 내에는 꺾인 선, 사각형, 원형 및 이들의 조합 등이 다양하게 포함될 수 있으며, 직선은 2차원 평면을 정의할 수 없어 상기 특징블록 내에 포함될 수 없다.The predetermined shape of the plurality of feature blocks in the block unit may have a two-dimensional delimiter capable of defining a two-dimensional plane so that the possibility of misunderstanding due to the shape of the periphery is eliminated. For example, the feature block may include various shapes such as a broken line, a rectangle, a circle, and combinations thereof, and a straight line can not define a two-dimensional plane and can not be included in the feature block.

상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 비교할 때, 종래에 특징객체로 사용되는 굽은 패턴의 코너(corner), 서클(circle), 홀(hole) 등은 인접하여 존재하는 굽은 패턴의 코너, 서클, 홀 등에 의하여 오인될 가능성이 크다. When comparing the reference data RI with the measurement data PI, a corner, a circle, a hole, and the like of a bending pattern conventionally used as a feature object are compared with each other, Corner, circle, hole, and the like.

따라서, 단순히 굽은 패턴의 코너, 서클(40)과 홀(42) 등을 특징객체로 할 경우에 비하여 상기 특징블록을 특징객체로 할 경우에는, 상기 특징객체가 블록 내에 포함된 상기 소정의 형상을 가지며 상기 형상은 매우 다양하므로 오인 가능성이 크게 감소될 수 있다.Therefore, when the feature block is used as a feature object in comparison with a case where a corner of a curved pattern, a circle 40, a hole 42, or the like is used as a feature object, And the shape is so varied that the possibility of misunderstanding can be greatly reduced.

예를 들면, 상기 소정의 형상은, 굽은 패턴 및 홀 패턴 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.For example, the predetermined shape may include at least one of a curved pattern and a hole pattern.

상기 복수의 특징블록들은 다음과 같이 설정될 수 있다.The plurality of feature blocks may be set as follows.

상기 소정의 형상에 대응하는 굽은 회로 패턴의 코너의 위치를 찾은 후, 상기 굽은 회로 패턴의 코너의 마진(margin) 영역을 설정하여 상기 마진 영역에 의해 정의되는 특징블록들을 설정한다.After finding the position of the corner of the curved circuit pattern corresponding to the predetermined shape, a margin area of a corner of the curved circuit pattern is set to set feature blocks defined by the margin area.

일 실시예로, 도 3에 도시된 바와 같이, 제1 내지 제8 특징블록들(FB1,FB2,FB3,FB4,FB5,FB6,FB7,FB8)을 설정할 수 있다.In one embodiment, the first through eighth feature blocks FB1, FB2, FB3, FB4, FB5, FB6, FB7, and FB8 may be set as shown in FIG.

다음으로, 상기 특징블록들 중 오버랩(overlap)되는 특징블록들을 병합(merge)하여 병합블록을 설정한다(S140).Next, the feature blocks overlapping among the feature blocks are merged to set a merging block (S140).

병합블록을 설정하기 위해서, 먼저 상기 오버랩되는 특징블록들의 마진 영역들을 병합한 후, 상기 병합된 마진 영역들의 최소 사각형을 추출하여 병합블록을 설정할 수 있다.In order to set a merging block, a merging block may be set by first merging the margin regions of the overlapping feature blocks, and then extracting a minimum square of the merged margin regions.

일 실시예로, 도 3에 도시된 바와 같이, 오버랩되는 제1 및 제2 특징블록들(FB1,FB2)을 병합하여 제1 병합블록(MB1)을 설정할 수 있고, 오버랩되는 제3 및 제4 특징블록들(FB3,FB4)을 병합하여 제2 병합블록(MB2)을 설정할 수 있다.In one embodiment, as shown in FIG. 3, the first merging block MB1 can be set by merging the first and second feature blocks FB1 and FB2 that overlap, and the third and fourth overlapping blocks The second merging block MB2 can be set by merging the feature blocks FB3 and FB4.

도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 특징블록들은 상기 기준 데이터(RI)에서 설정하고, 상기 특징블록들에 대한 병합블록은 상기 측정 데이터(PI)에서 설정할 수 있다. 즉, 상기 특징블록들을 상기 기준 데이터(RI)에서 설정하고, 상기 측정 데이터(PI)에서 상기 특징블록들 내의 형상과 매칭되는 형상을 찾을 수 있다. 이와는 다르게, 상기 특징블록들은 상기 측정 데이터(PI)에서 설정하고, 상기 특징블록들에 대한 병합블록은 상기 기준 데이터(RI)에서 설정할 수도 있다.As shown in FIGS. 2 and 3, the feature blocks may be set in the reference data RI, and the merge blocks for the feature blocks may be set in the measurement data PI. That is, the feature blocks may be set in the reference data RI, and a shape matching the shape in the feature blocks may be found from the measurement data PI. Alternatively, the feature blocks may be set in the measurement data PI, and the merge blocks for the feature blocks may be set in the reference data RI.

상기 측정 데이터(PI)에 나타나는 상기 특징블록들 내의 형상은 상기 기판의 휨, 뒤틀림 등으로 인하여 상기 기준 데이터(RI)에서 다소 이격된 위치에 존재하지만, 상기와 같이 병합블록을 설정하여 상기 병합블록 단위로 비교하는 경우, 주변의 유사한 형상에 의한 오인 가능성을 크게 감소시킬 수 있다.The shape in the feature blocks indicated by the measurement data PI is present at a position slightly spaced from the reference data RI due to warping or distortion of the substrate. However, When compared in units, it is possible to greatly reduce the possibility of misunderstandings due to the surrounding similar features.

구체적으로, 동일한 형상이 주변에 반복적으로 존재하는 특징블록을 설정하는 경우에, 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI) 사이의 특징블록 내의 형상을 비교할 때 비교 대상 객체를 잘못 특정하게 되는 오류가 발생할 수 있다. 그러나, 상기와 같이 병합블록을 설정하여 상기 병합블록 단위로 비교하는 경우, 주변의 유사한 형상에 의한 오인 가능성을 크게 감소시킬 수 있다.Specifically, when a feature block in which the same shape is repeatedly present is set, the comparison object is erroneously specified when the shape in the feature block between the reference data RI and the measurement data PI is compared An error may occur. However, when the merged blocks are set and compared in units of the merged blocks as described above, the likelihood of misunderstanding due to the similar shapes around them can be greatly reduced.

예를 들면, 제1 특징블록(FB1)과 제2 특징블록(FB2)은 서로 유사한 형상을 가지고 있어, 상기 기판의 휨, 뒤틀림 등으로 인하여 조금만 이격되어 위치하는 경우, 서로 오인될 가능성이 높다. 그러나, 제1 병합블록(MB1)으로 비교하는 경우, 오인될 가능성은 크게 감소된다.For example, if the first feature block FB1 and the second feature block FB2 have similar shapes and are slightly spaced from each other due to warping, distortion, or the like of the substrate, there is a high possibility that they are misidentified. However, in the case of comparison using the first merging block MB1, the possibility of misidentification is greatly reduced.

다음으로, 상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득한다(S150).Next, the distortion amount is obtained by comparing the measurement data with the reference data corresponding to the feature block and / or the merge block other than the merge block (S150).

도 3에서, 상기 병합블록들(MB1,MB2) 이외의 특징블록들(FB5,FB6,FB7,FB8) 및/또는 상기 병합블록들(MB1,MB2)에 대응하는 기준 데이터(RI)와 측정 데이터(PI)를 비교하여 왜곡량을 획득할 수 있다.3, the reference data RI corresponding to the feature blocks FB5, FB6, FB7, and FB8 other than the merge blocks MB1 and MB2 and / or the merge blocks MB1 and MB2, (PI) to obtain a distortion amount.

이때, 먼저 상기 블록들 중에서 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 비교할 대상 블록(이하, “비교용 블록”이라 함)을 추출하여, 추출된 비교용 블록을 이용하여 왜곡량을 획득할 수 있다.At this time, first, a target block (hereinafter referred to as a "comparison block") to be compared with the reference data RI and the measurement data PI is extracted from the blocks and a distortion amount is calculated using the extracted comparison block Can be obtained.

도 3에서, 상기 병합블록들(MB1,MB2) 이외의 특징블록들(FB5,FB6,FB7,FB8) 및/또는 상기 병합블록들(MB1,MB2) 중에서 비교용 블록을 추출한 후, 상기 추출된 비교용 블록에 대응하는 기준 데이터(RI)와 측정 데이터(PI)를 비교하여 왜곡량을 획득할 수 있다.3, a comparison block is extracted from feature blocks FB5, FB6, FB7, and FB8 other than the merge blocks MB1 and MB2 and / or the merge blocks MB1 and MB2, The distortion amount can be obtained by comparing the reference data RI corresponding to the comparison block with the measurement data PI.

일 실시예로, 상기 비교용 블록은 복수로 추출될 수 있고, 상기 비교용 블록들은 상기 측정영역(FOV) 내에 고르게 분포하도록 추출될 수 있다. 상기 측정영역(FOV)에 고르게 분포되는 것은 다양한 기하학적 기준에 따른 이미지 프로세싱 작업 등을 통하여 정의될 수 있다. 예를 들면, 상기 기준 개수가 4개이고 상기 측정영역(FOV)이 직사각형 형태인 경우에는, 상기 측정영역(FOV)의 각 코너에 가장 가깝게 위치한 특징블록들을 비교용 블록으로 추출하고, 나머지는 추출에서 제외할 수 있다.In one embodiment, the comparison block may be extracted as a plurality of blocks, and the comparison blocks may be extracted to be evenly distributed in the measurement area (FOV). The uniform distribution in the measurement area (FOV) can be defined through image processing operations according to various geometric criteria. For example, if the reference number is 4 and the measurement area FOV is rectangular, the feature blocks located closest to the corners of the measurement area FOV are extracted by the comparison block, Can be excluded.

도 3에서, 예를 들면, 상기 비교용 블록은 제1 병합블록(MB1), 제5 특징블록(FB5) 및 제7 특징블록(FB7)으로 추출될 수 있다.In FIG. 3, for example, the comparison block may be extracted as a first merging block MB1, a fifth feature block FB5, and a seventh feature block FB7.

보다 구체적으로, 상기 측정영역(FOV)이 직사각형 형태인 경우, 상기 직사각형 형태의 측정영역(FOV)을 3X3 매트릭스 형태의 9개의 서브(sub)-직사각형으로 분할한 후, 각 코너에 해당하는 서브-직사각형에 위치하는 특징블록을 비교용 블록으로 우선적으로 추출할 수 있다. 따라서, 상기 비교용 블록들은 상기 측정영역(FOV) 내에 고르게 분포하도록 추출될 수 있다.More specifically, if the measurement area (FOV) is rectangular, the rectangular measurement area (FOV) is divided into 9 sub-rectangles in the form of a 3X3 matrix, and the sub- It is possible to preferentially extract the feature block located in the rectangle as the comparison block. Therefore, the comparison blocks can be extracted to be evenly distributed in the measurement area (FOV).

다른 실시예로, 상기 비교용 블록은 복수로 추출될 수 있고, 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 비교하여 스코어를 부여한 후 상기 부여된 스코어를 기초로 추출될 수 있다.In another embodiment, the comparison block may be extracted in plurality, and may be extracted based on the given score after comparing the reference data RI with the measurement data PI to give a score.

도 3에서, 상기 병합블록들(MB1,MB2) 이외의 특징블록들(FB5,FB6,FB7,FB8) 및/또는 상기 병합블록들(MB1,MB2) 중에서, 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 비교하여 형상이 일치하는 블록에 높은 스코어(score)를 부여한다. 즉, 상기 스코어는 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 비교할 때 형상이 일치하는 정도를 나타낼 수 있다.3, among the feature blocks FB5, FB6, FB7, and FB8 other than the merge blocks MB1 and MB2 and / or the merge blocks MB1 and MB2, the reference data RI, The data PI are compared with each other and a high score is given to the blocks having the same shape. That is, the score may indicate the degree to which shapes match when comparing the reference data RI with the measurement data PI.

예를 들면, 형상을 픽셀 단위로 하여 일치되는 픽셀의 개수, 상기 기준 데이터(RI)와 상기 측정 데이터(PI)를 비교할 때 명도, 채도 및 색상 중 적어도 하나가 일치하는 정도, 변형량 및 각도를 기초로 하여 스코어를 설정할 수 있다. 특히, 홀의 경우 홀의 모양이 x,y 방향으로 변형된 정도를 기초로 스코어를 설정 할 수 있다. 이때, 상기 스코어가 높게 설정된 블록을 비교용 블록으로 설정할 수 있다.For example, the number of matched pixels in a shape of a pixel, the degree of matching of at least one of brightness, saturation, and hue when comparing the reference data RI with the measurement data PI, The score can be set. Particularly, in the case of a hole, the score can be set based on the degree that the shape of the hole is deformed in the x and y directions. At this time, a block having a higher score may be set as a comparison block.

한편, 상기 병합되는 특징블록들의 개수가 기 설정된 기준 개수 이상인 경우, 상기 병합되는 특징블록들에 의한 병합블록은 상기 비교용 블록의 추출에서 제외될 수 있다. 상기 병합되는 특징블록들의 개수가 증가하면 병합된 병합블록의 크기도 증가한다. 이에 따라, 상기 병합블록에 대응하는 기준 데이터(RI)와 측정 데이터(PI)를 서로 비교하는 시간은 크게 증가한다. 따라서, 상기 기준 개수 이상의 특징블록들에 의해 형성된 병합블록은 상기 비교용 블록의 추출에서 제외될 수 있다. 예를 들면, 상기 기준 개수는 3개 또는 4개일 수 있다.Meanwhile, if the number of the feature blocks to be merged is greater than or equal to a predetermined reference number, the merged blocks by the merged feature blocks may be excluded from the comparison block. When the number of the feature blocks to be merged increases, the size of the merged merging block also increases. Accordingly, the time for which the reference data RI corresponding to the merged block and the measurement data PI are compared with each other greatly increases. Therefore, the merging block formed by the feature blocks of the reference number or more can be excluded from the extraction of the comparison block. For example, the reference number may be three or four.

이와 동일한 이유로, 상기 특징블록들의 크기가 동일한 경우, 병합되지 않은 특징블록을 우선적으로 추출하고, 상기 병합블록의 병합된 개수가 작은 순으로 병합블록을 추출할 수 있다. 또한, 상기 특징블록의 크기가 상이한 경우, 크기가 작은 순으로 특징블록이 우선적으로 추출될 수도 있다.For the same reason, when the feature blocks have the same size, feature blocks that have not been merged may be preferentially extracted, and the merged blocks may be extracted in a descending order of the number of merged blocks. Also, when the size of the feature block is different, the feature block may be preferentially extracted in the order of smaller size.

상기 비교용 블록을 추출하기 위하여, 앞서 설명된 상기 측정영역(FOV) 내에 고르게 분포하도록 추출하는 기준, 상기 스코어를 이용하는 기준 및 상기 특징블록의 크기를 고려하는 기준이 선택적으로 또는 모두 적용될 수 있다. 또한, 상기 기준들도 조합하여 고려될 수도 있고, 우선 순위에 따라 순차적으로 고려될 수도 있다.In order to extract the comparison block, a criterion for extracting to be evenly distributed in the measurement area (FOV) described above, a criterion using the score, and a criterion considering the size of the feature block may be applied selectively or both. In addition, the above criteria may be considered in combination or may be consecutively considered according to the priority order.

일 실시예로, 상기 비교용 블록을 추출하기 위하여, 상기 측정영역(FOV) 의 코너 영역에 위치하는지 여부, 스코어, 특징블록의 크기가 순차적으로 고려될 수 있으며, 이에 따라 특징블록을 선택하여 추출할 수 있다.In one embodiment, in order to extract the comparison block, whether it is located in the corner area of the measurement area (FOV), the score, and the size of the feature block may be consecutively considered, can do.

상기 왜곡량은 상기 비교용 블록에 대응하는 상기 기준 데이터(RI) 및 상기 측정 데이터(PI) 사이의 정량화된 변환 공식으로 획득될 수 있다.The amount of distortion may be obtained by a quantified transformation formula between the reference data (RI) and the measurement data (PI) corresponding to the comparison block.

상기 측정 데이터(PI)는 상기 기판의 휨, 뒤틀림 등으로 인하여 이론적인 기준 정보에 해당하는 상기 기준 데이터(RI)에 비하여 왜곡되어 있으므로, 상기 기준 데이터(RI) 및 상기 측정 데이터(PI) 사이의 관계는 상기 왜곡량에 따라 정의된 변환 공식에 의해 정의될 수 있다.Since the measurement data PI is distorted compared to the reference data RI corresponding to the theoretical reference information due to warping or distortion of the substrate, the measurement data PI is distorted between the reference data RI and the measurement data PI. The relationship can be defined by a transformation formula defined according to the amount of distortion.

상기 정량화된 변환 공식은, 상기 비교용 블록에 대한 상기 기준 데이터(RI) 및 상기 측정 데이터(PI)를 비교하여 획득된 위치 변화, 기울기 변화, 크기 변화 및 변형도 중 적어도 하나 이상을 이용하여 정의될 수 있다.The quantified transformation formula may be defined using at least one of a position change, a gradient change, a size change, and a deformation degree obtained by comparing the reference data (RI) and the measurement data (PI) .

한편, 일 예로 상기 변환 공식은 수학식 1을 이용하여 획득될 수 있다.On the other hand, for example, the conversion formula may be obtained using Equation (1).

상기 수학식 1에서, P_CAD는 CAD정보나 거버정보에 따른 타겟(target)의 좌표, 즉 상기 기준 데이터(RI)에서의 좌표이고, f(tm)은 변환 행렬(transfer matrix)로서 상기 변환 공식에 해당하며, P_real은 카메라에 의하여 획득된 상기 측정 데이터(PI)에서의 상기 타겟의 좌표이다. 상기 기준 데이터(RI)에서의 이론 좌표 P_CAD와 상기 측정 데이터(PI)에서의 실제 좌표 P_real을 구하면, 상기 변환 행렬을 알 수 있다.In Equation (1), P _CAD is a coordinate of a target according to CAD information or gerber information, that is, a coordinate in the reference data RI, f (tm) is a transfer matrix, And P _real is the coordinates of the target in the measurement data PI obtained by the camera. The transformation matrix can be obtained by obtaining the theoretical coordinates P _CAD in the reference data RI and the real coordinates P _real in the measurement data PI.

예를 들면, 상기 변환 행렬은 n차원 공간 상의 점대응 관계가 1차식에 의해 표현되는 아핀(affine) 변환 또는 퍼스펙티브(perspective) 변환에 따른 좌표변환 행렬을 포함할 수 있다. 상기 좌표변환 행렬을 정의하기 위하여, 상기 비교용 블록들의 개수를 적절히 설할 수 있으며, 일 예로 아핀 변환의 경우 3개 이상의 비교용 블록들을, 퍼스펙티브 변환의 경우 4개 이상의 비교용 블록들을 설정할 수 있다.For example, the transformation matrix may include a coordinate transformation matrix according to an affine transformation or a perspective transformation in which a point correspondence on the n-dimensional space is expressed by a linear expression. In order to define the coordinate transformation matrix, the number of comparison blocks may be appropriately set. For example, three or more comparison blocks may be set for the affine transformation and four or more comparison blocks may be set for the perspective transformation.

이어서, 상기 왜곡량을 보상하여 상기 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정(S160).Subsequently, the distortion amount is compensated to set the inspection area in the target measurement area (S160).

상기 왜곡량은 상기 기준 데이터(RI)와 비교하여 상기 측정 데이터(PI)에서 발생된 왜곡의 정도를 나타내므로, 이를 보상하면 상기 검사영역은 최초의 측정영역(FOV)에 대하여 실제의 기판에 대한 형상에 보다 근접할 수 있다. 상기 검사영역의 설정은 상기 측정영역(FOV)의 전부 또는 일부에 대하여 이루어질 수 있다.Since the distortion amount indicates the degree of distortion generated in the measurement data PI by comparing with the reference data RI, if the compensation amount is compensated, the inspection area is divided into the first measurement area FOV, Can be closer to the shape. The setting of the inspection area may be performed on all or a part of the measurement area (FOV).

상기 왜곡량을 보상하여 상기 측정 데이터(PI) 내에서의 검사영역을 설정하면, 상기 검사영역 내의 부품의 불량 여부 등을 보다 정확히 검사할 수 있다. 이때, 상기 검사는 이미 상기 측정영역(FOV)에 대한 측정 데이터(PI)를 획득하는 단계(S130)에서 획득된 상기 측정 데이터(PI)를 이용할 수 있다.If the distortion amount is compensated to set the inspection area within the measurement data PI, it is possible to more accurately check whether the parts in the inspection area are defective or not. At this time, the inspection may use the measurement data PI obtained in step S130 of acquiring measurement data PI for the measurement area FOV.

다음으로, 선택적으로 상기 설정된 검사영역이 유효한지 여부를 검증할 수도 있다. 이때, 상기 비교용 블록으로 활용되지 않은 특징블록 또는 병합블록을 검증을 위하여 활용할 수 있다.Next, it may be optionally verified whether or not the set inspection area is valid. At this time, a feature block or a merge block which is not used as the comparison block can be utilized for verification.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 기판 상에 설정된 측정영역(FOV) 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록 단위의 특징블록들을 설정하고 상기 특징블록들 중 오버랩되는 특징블록들을 병합하여 병합블록을 설정하여, 기준 데이터(RI)와 측정 데이터(PI)를 비교하여 왜곡량을 획득하고 보상함으로써 보다 정확하게 검사영역을 설정할 수 있다.According to the present invention as described above, feature blocks in block units are set to include a predetermined shape in a measurement area (FOV) set on a substrate, feature blocks overlapping among the feature blocks are merged to set a merge block, The inspection region can be set more accurately by comparing the reference data RI with the measurement data PI to acquire and compensate the distortion amount.

또한, 상기와 같이 설정된 측정영역(FOV)을 기초로 부품의 불량 검사 등의 작업을 수행할 수 있으므로, 보다 정확히 상기 기판의 불량 여부 등을 판단할 수 있다.In addition, since it is possible to perform an operation such as defect inspection on the basis of the measurement area (FOV) set as described above, it is possible to more accurately determine whether or not the substrate is defective.

앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이다.　 따라서, 전술한 설명 및 아래의 도면은 본 발명의 기술사상을 한정하는 것이 아닌 본 발명을 예시하는 것으로 해석되어야 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical and exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit and scope of the invention. Accordingly, the foregoing description and drawings are to be regarded as illustrative rather than limiting of the present invention.

10 : 패드 20 : 부품
22 : 터미널 30 : 회로 패턴
40 : 서클 42 : 홀
FB1 : 제1 특징블록 FB2 : 제2 특징블록
MB1 : 제1 병합블록 MB2 : 제2 병합블록
PI : 측정 데이터 RI : 기준 데이터10: Pad 20: Parts
22: terminal 30: circuit pattern
40: Circle 42: Hole
FB1: first feature block FB2: second feature block
MB1: first merging block MB2: second merging block
PI: measurement data RI: reference data

Claims

기판 상에 측정영역을 설정하는 단계;
상기 측정영역에 대한 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득하는 단계;
상기 측정영역 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록(block) 단위의 복수의 특징블록들을 설정하는 단계;
상기 특징블록들 중 오버랩(overlap)되는 특징블록들을 병합(merge)하여 병합블록을 설정하되, 유사한 형상에 의한 오인 가능성을 감소시키도록 서로 유사한 형상을 포함하며 오버랩되는 특징블록들을 병합하는 단계;
상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하는 단계; 및
상기 왜곡량을 보상하여 상기 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정하는 단계를 포함하는 검사방법.The method comprising: setting a measurement area on a substrate;
Obtaining reference data and measurement data for the measurement area;
Setting a plurality of feature blocks in a block unit to include a predetermined shape within the measurement area;
Merging feature blocks overlapping each other so as to reduce the likelihood of misidentification by a similar shape by merging overlapping feature blocks among the feature blocks and merging the overlap feature blocks;
Comparing measurement data with reference data corresponding to feature blocks other than the merge block and / or the merge block to obtain a distortion amount; And
And compensating the distortion amount to set the inspection area in the target measurement area.

제1항에 있어서,
상기 측정영역 내의 소정의 형상은, 굽은 패턴 및 홀 패턴 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사방법.The method according to claim 1,
Wherein the predetermined shape in the measurement area includes at least one of a curved pattern and a hole pattern.

기판 상에 측정영역을 설정하는 단계;
상기 측정영역에 대한 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득하는 단계;
상기 측정영역 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록(block) 단위의 복수의 특징블록들을 설정하는 단계;
상기 특징블록들 중 오버랩(overlap)되는 특징블록들을 병합(merge)하여 병합블록을 설정하는 단계;
상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하는 단계; 및
상기 왜곡량을 보상하여 상기 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정하는 단계를 포함하고,
상기 측정영역 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록을 단위로 하여 복수의 특징블록들을 설정하는 단계는,
상기 소정의 형상에 대응하는 굽은 회로 패턴의 코너(corner)의 위치를 찾는 단계; 및
상기 굽은 회로 패턴의 코너의 마진(margin) 영역을 설정하여 상기 마진 영역에 의해 정의되는 특징블록들을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사방법.The method comprising: setting a measurement area on a substrate;
Obtaining reference data and measurement data for the measurement area;
Setting a plurality of feature blocks in a block unit to include a predetermined shape within the measurement area;
Setting a merging block by merging feature blocks overlapping among the feature blocks;
Comparing measurement data with reference data corresponding to feature blocks other than the merge block and / or the merge block to obtain a distortion amount; And
And setting the inspection region in the target measurement region by compensating the distortion amount,
Wherein the step of setting a plurality of feature blocks in units of blocks so as to include a predetermined shape in the measurement area includes:
Finding a position of a corner of the curved circuit pattern corresponding to the predetermined shape; And
And setting a margin area of a corner of the curved circuit pattern to set characteristic blocks defined by the margin area.

제3항에 있어서, 상기 특징블록들 중 오버랩되는 특징블록들을 병합하여 병합블록을 설정하는 단계는,
상기 오버랩되는 특징블록들의 마진 영역들을 병합하는 단계; 및
상기 병합된 마진 영역들의 최소 사각형을 추출하여 병합블록을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사방법.4. The method of claim 3, wherein merging the feature blocks to be overlapped among the feature blocks to set the merging block comprises:
Merging the margin regions of the overlapping feature blocks; And
And extracting a minimum rectangle of the merged margin regions to set a merging block.

제1항에 있어서, 상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하는 단계는,
상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록 중에서 비교용 블록을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 비교용 블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사방법.2. The method of claim 1, wherein the step of comparing the measured data with the reference data corresponding to the feature block and / or the merge block other than the merge block,
Extracting a comparison block from feature blocks other than the merging block and / or the merging block; And
And comparing the reference data corresponding to the extracted comparison block with measurement data to obtain a distortion amount.

제5항에 있어서,
상기 비교용 블록은 복수로 추출되고,
상기 비교용 블록들은 상기 측정영역 내에 고르게 분포하도록 추출되는 것을 특징으로 하는 검사방법.6. The method of claim 5,
A plurality of comparison blocks are extracted,
Wherein the comparison blocks are extracted to be evenly distributed in the measurement area.

제5항에 있어서,
상기 비교용 블록은 복수로 추출되고,
상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록 중에서, 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 형상이 일치하는 블록에 높은 스코어가 부여되며,
상기 비교용 블록은 상기 스코어를 기초로 추출되는 것을 특징으로 하는 검사방법.6. The method of claim 5,
A plurality of comparison blocks are extracted,
The reference data and the measurement data are compared with each other among the feature blocks other than the merge block and / or the merge block, and a high score is given to the blocks whose shapes match,
And the comparison block is extracted based on the score.

제5항에 있어서,
상기 왜곡량은 상기 비교용 블록에 대응하는 상기 기준 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 정량화된 변환 공식으로 획득되며,
상기 정량화된 변환 공식은, 상기 비교용 블록에 대한 상기 기준 데이터와 상기 측정 데이터를 비교하여 획득된 위치 변화, 기울기 변화, 크기 변화 및 변형도 중 적어도 하나 이상을 이용하여 정의되는 것을 특징으로 하는 검사방법.6. The method of claim 5,
The distortion amount is obtained by a quantified transformation formula between the reference data and the measurement data corresponding to the comparison block,
Wherein the quantified transformation formula is defined using at least one of a position change, a gradient change, a size change, and a distortion degree obtained by comparing the measurement data with the reference data for the comparison block Way.

기판 상에 측정영역을 설정하는 단계;
상기 측정영역에 대한 기준 데이터 및 측정 데이터를 획득하는 단계;
상기 측정영역 내의 소정의 형상을 포함하도록 블록(block) 단위의 복수의 특징블록들을 설정하는 단계;
상기 특징블록들 중 오버랩(overlap)되는 특징블록들을 병합(merge)하여 병합블록을 설정하는 단계;
상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하는 단계; 및
상기 왜곡량을 보상하여 상기 타겟 측정영역 내의 검사영역을 설정하는 단계를 포함하고,
상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하는 단계는,
상기 병합블록 이외의 특징블록 및/또는 상기 병합블록 중에서 비교용 블록을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 비교용 블록에 대응하는 기준 데이터와 측정 데이터를 비교하여 왜곡량을 획득하는 단계를 포함하며,
상기 병합되는 특징블록들의 개수가 기 설정된 기준 개수 이상인 경우, 상기 병합되는 특징블록들에 의한 병합블록은 상기 비교용 블록의 추출에서 제외되는 것을 특징으로 하는 검사방법.The method comprising: setting a measurement area on a substrate;
Obtaining reference data and measurement data for the measurement area;
Setting a plurality of feature blocks in a block unit to include a predetermined shape within the measurement area;
Setting a merging block by merging feature blocks overlapping among the feature blocks;
Comparing measurement data with reference data corresponding to feature blocks other than the merge block and / or the merge block to obtain a distortion amount; And
And setting the inspection region in the target measurement region by compensating the distortion amount,
Wherein the step of acquiring the distortion amount by comparing the measurement data with the reference data corresponding to the feature block other than the merge block and /
Extracting a comparison block from feature blocks other than the merging block and / or the merging block; And
Comparing the reference data corresponding to the extracted comparison block with measurement data to obtain a distortion amount,
Wherein when the number of the feature blocks to be merged is equal to or greater than a predetermined reference number, the merging block by the merging feature blocks is excluded from the comparison block.

제1항에 있어서,
상기 블록 단위의 복수의 특징블록들의 상기 소정의 형상은 주변의 형상에 의한 오인 가능성이 제거되도록 2차원 구분자를 갖는 것을 특징으로 하는 검사방법.
The method according to claim 1,
Wherein the predetermined shape of the plurality of feature blocks in the block unit has a two-dimensional delimiter such that the possibility of misinterpretation due to the shape of the periphery is eliminated.